MDMS Input
시간·변수·도메인·데이터 유형을 구분하고, 각 신호의 공간을 유지한 채 입력합니다.Time, variables, domains and data types are separated; each signal enters with its own space intact.
COMPANY / OTIFY
산업의 다음 상태를
계산하는 AI.AI that computes
the next state of industries.
OTIFY는 서로 다른 산업 신호의 관계를 읽고,
다음 상태의 예측을 판단으로 연결합니다.OTIFY reads the relationships between different industry signals
and connects the forecast of the next state to the decision.
OTIFYWE BUILD THE NEXT PARADIGM
01 / LPM
OTIFY의 핵심 알고리즘,
LPM.OTIFY's core algorithm,
LPM.
LPM · Large Predictive Model
LPM은 OTIFY가 보유한 핵심 예측 알고리즘입니다. 시간, 변수, 도메인과 데이터 유형을 구분된 공간으로 다루고, 그 사이의 관계를 연산해 다음 상태를 예측합니다.LPM is OTIFY's core prediction algorithm. It treats time, variables, domains and data types as separate spaces and computes the relationships between them to predict the next state.
범용 언어 모델과 달리 예측을 위해 설계된 구조로, 예측에 필요한 원천 구조와 관계를 보존해 판단 근거의 손실을 최소화하는 설계를 지향합니다.Unlike a general-purpose language model it is built for prediction, preserving the source structure and relationships a forecast needs so that the evidence behind a decision is not lost.
Relation Processing
차원과 공간 사이의 관계, 상태 변화, 영향의 전이와 불확실성을 함께 연산합니다.Relations between dimensions and spaces, state change, the transfer of influence and uncertainty are computed together.
A ↔ B ↔ C
MDMS Output
예측값과 범위, 위험도와 영향 변수, 시나리오별 결과를 구분된 형태로 제공합니다.Forecast and range, risk and driving variables, and results per scenario are delivered separately.
MDMS는 OTIFY의 구조 설명 용어입니다. 구조 정보의 보존과 예측 성능은 적용 데이터 및 조건에 따라 검증합니다.MDMS is OTIFY's term for this structure. Preservation of structure and forecasting performance are verified for each dataset and condition.
02 / DESIGN PRINCIPLES
예측의 근거를 설계합니다.We design the evidence behind a forecast.
서로 다른 신호를 구분Keep different signals apart
각기 다른 주기와 단위를 가진 데이터를 고유한 맥락과 함께 다룹니다.Data with different cycles and units is handled together with its own context.
신호 사이의 관계를 연산Compute the relationships between signals
한 영역의 변화가 다른 영역에 미치는 영향을 예측 과정에 연결합니다.How a change in one area affects another is part of the forecast.
결과와 불확실성을 함께 설명Explain the result and its uncertainty together
하나의 숫자에 그치지 않고 범위와 위험, 대응 시나리오를 판단할 정보를 제시합니다.Not one number: the range, the risk and the information needed to judge each scenario.
03 / TECHNOLOGY TO PRODUCT
LPM의 예측을,
KRATO의 판단 경험으로.LPM's forecasts,
delivered as KRATO's decision experience.
PLATFORMKRATO
금융을 읽는 엔진에 기업 고유 데이터를 더해, 필요한 결과를 예측하고 리스크를 관리하는 플랫폼The platform that adds your data to a finance-reading engine to predict the outcome you need and manage the risk
ENGINEOPX
다차원·다공간 시계열, 채널별 다이버전스, 프랙탈 비교를 복합 연산하는 관계망 엔진The relationship engine that composes multi-space time series, per-channel divergence and fractal comparison
CORE TECHNOLOGYLPM
산업 신호의 관계를 연산하고 다음 상태를 예측하는 핵심 기술The core technology that computes relationships between industry signals and predicts the next state
04 / WHAT WE DO
하나의 예측 엔진,
산업마다 다른 결과물.One prediction engine,
a different outcome for each industry.
산업·도메인 전용 AI 엔진 구축Industry and domain AI engines
OPX를 기반으로 각 산업과 도메인에 맞춘 예측 엔진을 구축합니다.Prediction engines built on OPX for each industry and domain.
AI 플랫폼 · 소프트웨어 개발AI platforms and software
엔진의 예측을 사람이 판단에 쓰는 플랫폼과 소프트웨어로 만듭니다.Platforms and software that turn the engine's forecasts into decisions people can make.
시스템 설계 · 기술 컨설팅System design and technical consulting
데이터 구조, 연동, 운영 조건을 함께 설계합니다.Data structure, integration and operating conditions designed together.
AI 서비스 · 비즈니스 모델 설계AI services and business models
고객의 사업에 맞는 AI 서비스와 수익 구조를 함께 설계합니다.AI services and revenue models designed around the customer's business.
BLOG / INSIGHTS
기술을 만드는 사람들의 관점.The view from the people building it.
연구, 사업전략, 제품 개발에서 발견한 질문을 공유합니다.Questions we find in research, strategy and product development.
준비 중Coming soon첫 글을 준비하고 있습니다. 게시 후 이곳에서 안내합니다.The first posts are in preparation and will appear here.